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Enregistrement W2901219667 · doi:10.1002/ijc.32055

Global trends in colorectal cancer mortality: projections to the year 2035

2018· article· en· W2901219667 sur OpenAlexaffabout
Marzieh Araghi, Isabelle Soerjomataram, Mark A. Jenkins, James D. Brierley, Eva Morris, Freddie Bray, Melina Arnold

Notice bibliographique

RevueInternational Journal of Cancer · 2018
Typearticle
Langueen
DomaineMedicine
ThématiqueColorectal Cancer Screening and Detection
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesWorld Health Organization
Mots-clésColorectal cancerMedicineMortality rateDemographyCancerPopulationCohortDiseaseDeveloped countryLatin AmericansCause of deathGerontologyEnvironmental healthSurgeryInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Colorectal cancer (CRC) is the third most common cancer worldwide and the fourth most common cause of cancer death. Predictions of the future burden of the disease inform health planners and raise awareness of the need for cancer control action. Data from the World Health Organization (WHO) mortality database for 1989-2016 were used to project colon and rectal cancer mortality rates and number of deaths in 42 countries up to the year 2035, using age-period-cohort (APC) modelling. Mortality rates for colon cancer are predicted to continue decreasing in the majority of included countries from Asia, Europe, North America and Oceania, except Latin America and Caribbean countries. Mortality rates from rectal cancer in general followed those of colon cancer, however rates are predicted to increase substantially in Costa Rica (+73.6%), Australia (+59.2%), United States (+27.8%), Ireland (+24.2%) and Canada (+24.1%). Despite heterogeneous trends in rates, the number of deaths is expected to rise in all countries for both colon and rectal cancer by 60.0% and 71.5% until 2035, respectively, due to population growth and ageing. Reductions in colon and rectal cancer mortality rates are probably due to better accessibility to early detection services and improved specialized care. The expected increase in rectal cancer mortality rates in some countries is worrisome and warrants further investigations.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,003
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,061
Score d'incertitude au seuil0,121

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,003
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,001
Bibliométrie0,0010,002
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0010,001
Science ouverte0,0000,001
Intégrité de la recherche0,0010,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0070,003

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,033
Tête enseignante GPT0,406
Écart entre enseignants0,373 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations565
Publié2018
Routes d'admission2
Résumé présentoui

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